机器学习之结果评价指标

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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 python 人工智能
于 2024-03-25 20:09:22 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/a2313179618/article/details/137024012
本文详细介绍了机器学习中的关键评价指标，包括准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线与AUC、混淆矩阵以及AUC的95%置信区间。这些指标对于理解模型性能、准确性和泛化能力至关重要，特别是在处理不平衡数据集时。通过Python代码示例，展示了如何计算和解释这些指标，帮助开发者更好地评估和优化模型。
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机器学习结果指标评估
heda3的博客
01-04 2287
第一种：ROC（Receiver Operating Characteristic） 目的： （1）分类结果往往不是0和1 而是0-1之间的连续变量 为此需要设定一个阈值线进行分类 （2）accuracy评价方式已经满足不了。也即是引入：类不平衡问题，链接 其主要分析工具是一个画在二维平面上的曲线——ROC curve。横坐标是false positive rate(FPR)，纵坐标是...
机器学习——模型评估
qq_73559660的博客
04-16 986
F1就是精确率和召回率的一种综合考虑标准，因为有的模型需要召回率高才能够进行实际运用，有的需要精确率高，有的则需要二者的折中。简单来说就是用于评判模型能不能很好的找出阳性样本，即 阳性样本中被模型识别出阳性的数量/实际的阳性样本数量，这里阳性的recall = 3 / 3 = 100%，说明模型recall非常好。精确率又称为查准率，可以简单理解为该模型认为你是阳性，而其中实际确实为阳性的概率，这里阳性的Precision = 3 / 5。FN表示原本为阳性，经模型预测后不为阳性的个数。
机器学习之分类结果的评价
weixin_34088838的博客
12-13 1092
以逻辑回归为例，介绍分类结果的评价方式。 精准率和召回率 对于极度偏斜的数据，使用分类准确度来评判模型的好坏是不恰当的，精确度和召回率是两个更好的指标来帮助我们判定模型的好快。 二分类的混淆矩阵 精准率和召回率是存在于混淆矩阵之上的，以二分类为例，分类0是偏斜数据中占优势的一方，将关注的重点放在分类为1上，其混淆矩阵如下： 真实值预测...
【机器学习笔记】机器学习评价指标——MSE、RMSE、MAE、R2
weixin_63522758的博客
03-26 1万+
但通常模型不会这么完美，总会有误差存在，当误差很小的时候，分子小于分母，模型会趋近 1，仍然是好的模型，随着误差越来越大，R2-score 也会离最大值 1 越来越远，直到出现第 2 中情况。R2-score 反映的是大概有多准，因为，随着样本数量的增加，R2-score必然增加，无法真正定量说明准确程度，只能大概定量。它的含义就是，既然不同数据集的量纲不同，很难通过上面的三种方式去比较，那么不妨找一个第三者作为参照，根据参照计算 R方值，就可以比较模型的好坏了。这个参照是什么呢，就是均值模型。
机器学习（一）——模型评估和选择
qq_37100442的博客
08-20 678
     机器学习学习大概一年前就开始了，最近在学深度学习，发现很多地方大同小异。特别是一些优化方法，今天将介绍机器学习中的模型评估和选择。    1、引言      我们都知道我们人类在进行识别一个东西的时候是经过自己的经验多得，经验就是我们不断对事物的熟悉过程，让我们能够抓住事物的区别点，让我们能够看到一个事物，我们能根据自己所积累的经验，能够快速判断出自己的正确预测结果。机器学习也正是这...
精选资源
机器学习常用的评价指标
04-10
深度学习常用的评价指标
机器学习进行回归任务的评价指标
最新发布
weixin_57332529的博客
08-09 1821
在不同类型的回归任务中选择最合适的评价指标，需要根据具体任务的需求和数据的特性来决定
精选资源
机器学习-分类评价指标.pdf
07-27
分类评价指标用于评估分类模型的性能，常用的分类评价指标包括以下几种： 准确率（Accuracy）：准确率是分类正确的样本数与总样本数之比。它适用于数据类别分布均衡的情况，但对于不平衡数据集来说可能会给出误导性...
机器学习之模型评价指标（自学笔记）
金亮的博客
09-14 1543
一，R^2R 2 定义 R^2R 2 与皮尔逊相关系数（PCC） 二，混淆矩阵 三，正确率 四，准确率与召回率 五，ROC曲线，AUC值
机器学习模型训练、验证、测试数据分布的初步评估
up_learning的博客
04-26 450
当构建机器学习模型时，当测试数据（一般近期时间维度）结果与训练、验证数据结果差异较大时，一般认为是模型存在过拟合问题。除此之外，近期的测试数据可能与模型训练数据本身就存在分布的差异，也会导致模型效果的下降。3、对于连续型变量，可将变量等距离划分区间，然后统计每个区间频数，画频数柱状图，观察频数柱状图分布变化是否较大。1、对于多类别型指标，直接按照类别画柱状图，观察柱状图差异分布是否存在差异。2、对于0、1的二类别型指标，直接将两类频数相除，观察是否变化较大。二、观察入参X指标的分布。
机器学习：预测评估8类指标
m0_37228052的博客
07-03 7528
机器学习：8类预测评估指标。
机器学习常用评价指标
weixin_40275300的博客
03-03 474
1.准确率、召回率、精确率 准确率是指分类正确的样本个数占总样本个数的比例。准确率是分类问题中最简单也是最直观的评价指标，但存在明显的缺陷。比如，但负样本占99%时，分类器把所有样本预测为负样本也可以获得99%的准确率。所以，当不同类别的样本比例非常不平衡时，占比大的类别往往称为影响准确率的最主要因素。 精确率（Precision）是指分类正确的正样本个数占分类器判定为正样本的样本个数的比例。...
模型评估指标总结（预测指标、分类指标、回归指标）
热门推荐
m0_49866160的博客
03-18 4万+
关于模型指标评估总结，涉及预测指标（MAE/MSE/RMSE/等）、分类指标（PR曲线、ROC曲线和AUC曲线）和回归指标（MAE、MSE），还有深度学习中的一些概念如：KL散度、JS散度、常用损失函数，鲁棒性与泛化性
机器学习评估分类结果——精准率、召回率、F1Score
m0_58700887的博客
06-30 6708
机器学习评估分类结果——混淆矩阵、精准率、召回率、F1Score
机器学习基础算法（4）
weixin_43238102的博客
01-19 613
4、分类模型评估 4.1 模型评价意义 在完成模型构建之后，必须对模型的效果进行评估，根据评估结果来继续调整模型的参数、特征或者算法，以达到满意的结果。 评价一个模型最简单也是最常用的指标就是准确率，但是在没有任何前提下使用准确率作为评价指标，准确率往往不能反映一个模型性能的好坏，例如在不平衡的数据集上，正类样本占总数的95%，负类样本占总数的5%； 那么有一个模型把所有样本全部判断为正类，该模型也能达到95%的准确率，但是这个模型没有任何的意义。 因此，对于一个模型，我们需要从不同的方面去判断它
机器学习中常见的评价指标总结
非晚非晚的博客
05-09 1万+
1. 评价指标的种类2. 分类任务的评价指标2.1 分类任务的一些概念（1） 交并率(IoU, Intersection over Union)（2）TP、FP、FN、TN与混淆矩阵2.2 准确率(Accuracy)2.3 精确率与召回率(Precision ， Recall)2.4 F1分数2.5 G分数2.6 AP和mAP2.7 ROC与AUC（1）ROC（2）AUC3. 回归任务的评价指标3.1 MSE3.2 MAE3.3 RMSE
机器学习如何评估模型结果的好坏
weixin_40752430的博客
06-11 3042
机器学习如何评估模型结果的好坏：机器学习算法最终的目的就是生成模型，模型的评估有很多指标，主流的评估指标包括准确率，召回率，F1，AUC曲线，ROC曲线。
机器学习的评价
qq_60985893的博客
11-23 1023
机器学习好坏的评价指标
使用机器学习预测天气(第二部分)
piapiada的博客
01-03 3万+
概述  这篇文章我们接着前一篇文章，使用Weather Underground网站获取到的数据，来继续探讨用机器学习的方法预测内布拉斯加州林肯市的天气   上一篇文章我们已经探讨了如何收集、整理、清洗数据。这篇文章我们将使用上一篇文章处理好的数据，建立线性回归模型来预测天气。为了建立线性回归模型，我要用到python里非常重要的两个机器学习相关的库：Scikit-Learn和StatsModels
机器学习算法模型评价指标综述
11-10
机器学习算法模型评价指标是评估模型性能的重要指标，常用的评价指标包括准确率、精确率、召回率、F1值、ROC曲线和PR曲线等。其中，准确率是指模型正确预测的样本数占总样本数的比例；精确率是指模型预测为正例的样本中实际为正例的比例；召回率是指实际为正例的样本中被模型预测为正例的比例；F1值是精确率和召回率的调和平均数，综合了两者的性能；ROC曲线是以假正率为横轴，真正率为纵轴的曲线，用于评估二分类模型的性能；PR曲线是以召回率为横轴，精确率为纵轴的曲线，用于评估正例样本较少的情况下的模型性能。 除了上述指标外，还有一些其他的评价指标，例如AUC、平均精度均值（AP）、对数损失（Log Loss）等。这些指标的选择应该根据具体的问题和数据集来确定。
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